|
OpenAI Reacts to IBM Using Agentic AI to Discover Quantum Algorithms
Hardware Grid
IBM annoncerede den 22. juli 2026 et samarbejde med det amerikanske energiministeriums Genesis-program, hvortil IBM forpligter sig til at investere op til 50 millioner dollars over fem år i adgang til kvanteprocessorer, herunder 156-qubit Heron- og 120-qubit Nighthawk-processorer. Det centrale og mest bemærkelsesværdige ved projektet er dog IBMs omvendte tilgang til algoritmeudvikling: I stedet for at starte med et videnskabeligt problem og søge efter en passende kvantealgoritme, bruger IBM AI-agenter til autonomt at gennemsøge enorme mængder videnskabelig litteratur og finde virkelige problemer, der matcher eksisterende, allerede validerede kvantealgoritmer. Ifølge videoen er dette særligt vigtigt, fordi den traditionelle flaskehals ikke har været manglen på gode kvantealgoritmer, men derimod den menneskebegrænsede evne til at opdage skjulte matematiske ligheder på tværs af vidt forskellige fagområder. Dette betragtes som en potentiel trussel mod OpenAIs vision om AI som det eneste centrum for den næste videnskabelige revolution.
|
|
Agentic Engineering, explained by a 10x developer
David Ondrej
I denne podcast-episode interviewer David Ondrej Forston Ball, en af grundlæggerne af AMP (Frontier Corporation) og forfatter til kendte Go-bøger, om "agentic engineering" og fremtiden for AI-drevet softwareudvikling. Ball argumenterer for, at modelvalgene er ved at blive mindre vigtige, da de store modeller nu er tilstrækkeligt gode, og at fokus i stedet bør ligge på, hvilke informationer man giver agenterne og hvor "agent-venlig" ens kodebase er. Han fortæller, hvordan AMP bevidst har valgt at droppe features som VS Code-udvidelsen for at forblive på den teknologiske grænse, og beskriver en fremtid hvor fejlrettelser og baglogsopgaver kan løses på få minutter ved at starte en ny agent-session i stedet for at parkere dem til senere.
|
|
How I Built an AI Agent in 14 minutes as A Beginner (2026)
Mikey No Code
Videoen viser, hvordan man som komplet nybegynder uden kodebaggrund kan bygge en AI-agent på bare 14 minutter ved hjælp af den gratis platform Base44. Værten guider seerne trin for trin gennem opbygningen af en opgavestyringsapp, der efterhånden udvides med filtre, dashboard, brugergodkendelse og en AI-assistent, som kan håndtere opgaver via naturlig samtale. Base44 fungerer ved at omsætte tekstbeskrivelser til fuldt funktionelle webapps uden at brugeren selv skal skrive kode. Videoen slutter med en reklame for værtens betalte masterclass, som angiveligt tilbydes gratis til seerne via et link i beskrivelsen.
|
|
Microsoft Built a New Charting Language for AI Agents
Better Stack
Microsoft Research released **Flint**, a new charting language designed specifically for AI agents that splits chart generation into two distinct jobs: the LLM handles *meaning* (writing ~10 lines of JSON with semantic types like "percentage change" or "rank"), while a deterministic compiler handles all geometric decisions and outputs standard Vega-Lite, ECharts, or Chart.js specs. This approach addresses a core failure pattern where LLMs excel at data interpretation but struggle with precise geometry, boosting chart success rates significantly over pure LLM generation. Flint is a two-month-old research project (not a production product) with no formal benchmarks yet, and its use case is most compelling for small/cheap models, composite chart types like waterfalls, and products where an 80% success rate isn't acceptable. The broader takeaway highlighted is that agentic AI systems are converging on this architecture — LLM emits a small, validatable intermediate representation, and a deterministic layer executes the rest.
|
|
AI Engineering for Java Dev- LLM, Embedding, Memory, RAG, Tool, MCP, Spring AI, AI Agents [27Jul]
Tausief S
Spring AI framework for Java developers, covering key AI engineering concepts including LLMs, embeddings, memory management, Retrieval-Augmented Generation (RAG), tools, and the Model Context Protocol (MCP). The video likely demonstrates how Java developers can leverage Spring AI to build AI-powered applications and agents, integrating these components into familiar Java/Spring ecosystems. Topics such as AI agents and practical implementation patterns are also expected to be covered based on the title.
summary from description (full transcript skipped)
|
|
How Autonomous AI Is Transforming Chip and System Design
NVIDIA
This video showcases how autonomous AI agents are transforming the entire chip and system design process, from RTL development to final sign-off. Tools from Cadence, Synopsys, and Siemens EDA—accelerated by NVIDIA GPUs and technologies like CUDA, Physics NeMo, and cuDSS—automate tasks that previously required hundreds of engineers and months of work. Key advancements include Synopsys PrimeSim SPICE running up to 18x faster on NVIDIA GPUs and AI-driven autonomous flows handling RTL-to-GDS implementation, physical verification, and 3D/IC packaging design. The goal is achieving first-pass silicon faster, giving engineers more time to focus on innovation rather than manual iteration.
|